Inhoudsopgave[Zich verstoppen][Laten zien]
We worden omringd door data, die met de dag belangrijker worden. Meer en meer van onze interacties met de omgeving worden gevormd door verschillende vormen van gegevens, waaronder ons gebruik van internet, auto-aankopen, nieuwsfeeds die we bekijken en vele andere dingen.
We zullen kwantitatieve gegevens in dit bericht definiëren, voorbeelden van kwantitatieve gegevens geven, bespreken hoe kwalitatieve en kwantitatieve gegevens variëren, en nog veel meer.
Maar laten we eerst een stapje terug doen.
Elke dag wordt er 2.5 triljoen bytes aan data geproduceerd, inclusief testresultaten, klanttevredenheidsscores en tweets. Maar niet elk stukje data is gelijk gemaakt.
Een peiling waarin u wordt gevraagd om de service, het menu, de omgeving en de prijs op een schaal van 1 tot 10 te rangschikken, levert andere gegevens op dan een interview waarin u wordt gevraagd uw eetervaring te beschrijven.
Het is van cruciaal belang voor analisten die vaak met datasets werken om onderscheid te maken tussen verschillende vormen van gegevens en te begrijpen hoe elk van invloed kan zijn op uw onderzoek.
Het proces van het graven in gegevens begint vaak met een specifieke vraag die u probeert te beantwoorden, zoals:
- Welke impact hebben demografische gegevens op het consumentengedrag?
- Zal een bepaald publiek positief reageren op een wijziging in een product of dienst?
- Hoe kunnen operationele knelpunten worden weggenomen om de efficiëntie te verhogen?
U zult kwantitatieve gegevens moeten verzamelen en evalueren, afhankelijk van de aard van het onderwerp, uw budget, tijd en beschikbare middelen. Ik denk dat je het begrijpt, toch?
Laten we nu beginnen.
Wat zijn kwantitatieve gegevens?
Elke verzameling gegevens die kwantitatief kan worden geïdentificeerd en geëvalueerd, wordt beschouwd als kwantitatieve gegevens.
Het enige soort gegevens dat objectief kan worden gemeten, zijn kwantitatieve gegevens, waardoor ze het meest relevant zijn type gegevens voor gebruik in zowel wiskunde als statistiek.
Het wordt de waarde van gegevens genoemd wanneer deze wordt uitgedrukt in aantallen of getallen, waarbij aan elke gegevensset een specifieke numerieke waarde is toegewezen.
Alle meetbare informatie die kan worden gebruikt in statistische berekeningen en berekeningen op basis van rekenkunde, wordt als dit soort gegevens beschouwd, omdat het kan worden gebruikt om beoordelingen in de echte wereld te ondersteunen.
Hoeveel, hoe vaak en hoeveel zijn enkele voorbeelden van vragen die het kan beantwoorden. Wiskundige methoden kunnen worden gebruikt om deze gegevens eenvoudig te verifiëren en te beoordelen.
Kwantitatieve gegevens zoals tijd, lengte, gewicht, prijs, kosten, winst, temperatuur en afstand zijn waar een data-analist doorgaans mee werkt.
Het kan worden uitgedrukt als een percentage, een getal, een laadtijd van een pagina of andere statistieken op het gebied van productbeheer, ontwerp van gebruikerservaringen of software-engineering.
Hoeveel mensen een bepaald artikel hebben gekocht is een voorbeeld van kwantitatieve gegevens in het kader van inkoop. Kwalitatieve gegevens over auto's kunnen het aantal pk's bevatten.
Wat zijn de soorten kwantitatieve gegevens?
Gegevens die kunnen worden gekwantificeerd, worden kwantitatieve gegevens genoemd, maar hoe die gegevens worden gekwantificeerd, hangt af van het soort gegevensverzameling dat voorhanden is. Kwantitatieve gegevens kunnen worden onderverdeeld in twee basisgroepen: discreet en continu. De belangrijkste variaties tussen de twee zijn als volgt:
Discrete gegevens
Kwantitatieve informatie die discreet is, kan alleen een specifiek bereik van numerieke waarden hebben. Deze waarden kunnen niet worden ontleed omdat ze vast zijn.
Telkens wanneer er iets wordt geteld, worden discrete gegevens verkregen. De drie kinderen van een persoon zijn bijvoorbeeld een voorbeeld van discrete gegevens.
Het aantal kinderen staat vast; ze kunnen bijvoorbeeld geen 3.2 kinderen krijgen.
Het aantal bezoekers van uw website is een ander voorbeeld van discrete numerieke gegevens; u kunt 150 bezoeken per dag ontvangen, maar niet 150.6. De meest voorkomende diagrammen die worden gebruikt om discrete gegevens weer te geven, zijn cirkeldiagrammen, staafdiagrammen en teldiagrammen.
Continue gegevens
Omgekeerd kunnen continue gegevens voor onbepaalde tijd worden onderverdeeld in kleinere componenten. De lengte van een touwtje in centimeters of de temperatuur in graden Celsius zijn twee voorbeelden van dit soort kwantitatieve gegevens die op een meetschaal kunnen worden weergegeven.
In wezen zijn continue gegevens niet beperkt tot vaste waarden; het kan elke waarde aannemen. Continue gegevens kunnen ook in de loop van de tijd veranderen; zo verandert de temperatuur in de kamer gedurende de dag.
Een lijngrafiek wordt meestal gebruikt om continue gegevens te illustreren.
Kwantitatieve gegevens versus kwalitatieve gegevens
We kunnen zien dat kwantitatieve gegevens kunnen worden gemeten. Het gaat over bedragen, waarden en getallen. Dit type informatie kan numeriek worden vermeld (dwz bedrag, duur, lengte, prijs of grootte).
Kwantitatieve gegevens hebben veel geloofwaardigheid en worden gezien als onbevooroordeeld en betrouwbaar omdat ze worden geproduceerd door middel van statistieken. Er is echter nog een ander cruciaal type gegevens. Met name kwalitatieve gegevens.
Deze informatie is voornamelijk beschrijvend van aard. In de meeste gevallen kan het niet direct worden gemeten, maar kan het door observatie worden geleerd. Bijvoeglijke naamwoorden en andere beschrijvende termen worden gebruikt om het uiterlijk, de kleur, de textuur en andere eigenschappen in kwalitatieve gegevens te beschrijven.
Je zou bijvoorbeeld kunnen beweren dat de ene kamer lichter is dan de andere.
Die informatie is kwalitatief. Om de helderheid in de kamer echt te meten en er een numeriek getal aan toe te kennen, kun je ook wetenschappelijke apparatuur en apparaten gebruiken (zoals een lichtmeter). Door het te doen verkrijgt u meetbare gegevens.
5 beste methoden om kwantitatieve gegevens te verzamelen
1. Waarschijnlijkheidssteekproef
Een nauwkeurige steekproeftechniek die gebruik maakt van een soort willekeurige selectie en onderzoekers in staat stelt een waarschijnlijkheidsclaim te doen op basis van willekeurig verzamelde informatie van het beoogde publiek.
Waarschijnlijkheidssteekproef biedt onderzoekers de mogelijkheid om gegevens te verzamelen van individuen die typerend zijn voor de groep die ze willen onderzoeken, wat een van de beste eigenschappen is.
Bovendien zijn de gegevens willekeurig uit de gekozen steekproef getrokken, waardoor de kans op steekproefbias wordt geëlimineerd.
Voor kanssteekproeven zijn er drie hoofdcategorieën.
- Eenvoudige willekeurige steekproeftrekking: de beoogde populatie wordt vaker geselecteerd om in de steekproef te worden vertegenwoordigd.
- Systematische willekeurige steekproeven: elk lid van de gewenste populatie zou in de steekproef vertegenwoordigd zijn, maar alleen de eerste eenheid wordt willekeurig gekozen; de andere eenheden worden gekozen alsof één op de tien personen op de lijst staat.
- Gestratificeerde willekeurige steekproeven: tijdens het maken van een steekproef kunt u elke eenheid kiezen uit een specifieke subset van het beoogde publiek. Het is handig als de onderzoekers kieskeurig zijn over het opnemen van een bepaalde groep mensen in de steekproef, zoals alleen managers of leidinggevenden, mensen die in een bepaalde branche werken, of mannen of vrouwen.
2. Interviews
Mensen worden doorgaans geïnterviewd als onderdeel van een gegevensverzamelingsproces. De interviews die worden uitgevoerd om kwantitatieve gegevens te verzamelen, zijn echter meer georganiseerd, waarbij de onderzoekers alleen de voorgeschreven reeks vragen stellen en niets anders.
Er zijn drie hoofdcategorieën van interviews die worden gebruikt om gegevens te verzamelen.
- Telefonische interviews: Telefonische interviews domineerden jarenlang de grafieken van technieken voor het verzamelen van gegevens. Maar gebruik maken van internet, Skype of andere online videoconferentie diensten voor het afnemen van video-interviews is de afgelopen jaren aanzienlijk toegenomen.
- Persoonlijke interviews: Directe gegevensverzameling van deelnemers is een beproefde methode om informatie te verzamelen. Het helpt bij het verzamelen van gegevens van hoge kwaliteit, omdat het ruimte biedt voor diepgaande onderzoeken en aanvullende onderzoeken om uitgebreide en educatieve informatie te krijgen. Het geletterdheidsniveau van de deelnemer is niet belangrijk, aangezien face-to-face (F2F) enquêtes veel mogelijkheden bieden om non-verbale gegevens te observeren en te verzamelen of om ingewikkelde en onopgeloste onderwerpen te onderzoeken. Hoewel het een kostbare en tijdrovende aanpak kan zijn, hebben persoonlijke interviews vaak een hogere respons.
- Computer-Assisted Personal Interviewing (CAPI): Het is niets meer dan een setting die vergelijkbaar is met een face-to-face interview waarbij de interviewer een desktop of laptop bij zich heeft om de tijdens het interview verzamelde gegevens rechtstreeks in de database te uploaden. Omdat de interviewer niet veel papierwerk en vragenlijsten hoeft te dragen, vermindert CAPI de tijd die nodig is om de gegevens bij te werken en te analyseren aanzienlijk.
3. Observaties
Zoals de naam al aangeeft, is het een vrij gemakkelijke en ongecompliceerde techniek voor het verzamelen van kwantitatieve gegevens.
In deze benadering verzamelen onderzoekers kwantitatieve gegevens door methodische observaties met behulp van benaderingen zoals het tellen van het aantal personen dat aanwezig is op een bepaald evenement op een bepaald tijdstip en een specifieke locatie of het aantal personen dat het evenement op een bepaalde plek bijwoont.
De onderzoekers gebruiken vaak een naturalistische observatiestrategie om kwantitatieve gegevens te verkrijgen, waarvoor uitstekende observatievaardigheden en zintuigen nodig zijn om gegevens te verkrijgen die kwantitatief zijn, alleen over het 'wat' en niet ook over het 'waarom' en 'hoe'.
Het verzamelen van zowel kwalitatieve als kwantitatieve gegevens gebeurt door middel van naturalistische observatie. Gestructureerde observatie wordt echter meestal gebruikt om kwantitatieve informatie te verzamelen in plaats van kwalitatieve informatie.
- Gestructureerde observatie: In tegenstelling tot naturalistische of participerende observatie vereist deze vorm van observatiemethode dat de onderzoeker grondige observaties doet van een of meer gespecificeerde gedragingen in een meer uitgebreide of gecontroleerde context. In een gestructureerde observatie beperken de onderzoekers hun aandacht tot slechts enkele belangrijke gedragingen die van belang zijn in plaats van alles te bekijken. Het stelt hen in staat om het gedrag dat ze zien in cijfers te zetten. Het wordt soms "codering" genoemd wanneer de waarnemingen de waarnemers oproepen om een oordeel te vellen. Om dit te doen, moet een reeks doelgedragingen nauwkeurig worden gedefinieerd.
4. onderzoeken
Online enquêtes gemaakt met enquêtesoftware zijn essentieel voor het online verzamelen van gegevens voor zowel kwantitatief als kwalitatief onderzoek. De enquêtes zijn gemaakt op een manier die de acties en het vertrouwen van de respondenten valideert.
De meeste kwantitatieve enquêtes bevatten vaak checklists en items op een beoordelingsschaal, omdat ze het meten van de houding en het gedrag van respondenten gemakkelijker maken.
Er worden twee belangrijke enquêtestijlen gebruikt om online informatie te verzamelen voor kwantitatief marktonderzoek.
- Webgebaseerd: Voor internetgebaseerd of online onderzoek is dit een van de meest populaire en betrouwbare technieken. Bij het reageren op een webgebaseerde enquête ontvangt de respondent een e-mail met een link naar de enquête, die wanneer erop wordt geklikt, hem naar een beveiligd online enquêteplatform leidt waar hij de enquête kan invullen. Onderzoekers geven de voorkeur aan webgebaseerde enquêtes omdat ze meer tijd- en geldefficiënt zijn, sneller zijn en een groter publiek hebben. Met behulp van een desktop, laptop, tablet of mobiel apparaat zijn respondenten vrij om de enquête in te vullen wanneer het hen uitkomt en dit is het belangrijkste voordeel van een webgebaseerde vragenlijst.
- Op e-mail gebaseerd: de enquête wordt per post naar een groot deel van de steekproefpopulatie gestuurd, waardoor de onderzoeker een verscheidenheid aan doelgroepen kan bereiken. De vragenlijst per post wordt meestal geleverd in een pakket met een voorblad dat het publiek informeert over het soort onderzoek dat wordt gedaan en waarom, evenals een vooruitbetaalde retourzending, om online gegevens te verzamelen. Zelfs als de e-mail een hogere churn rate heeft dan andere technieken voor het verzamelen van kwantitatieve gegevens, helpt het gebruik van incentives en herinneringen om de enquête af te ronden om de churn rate aanzienlijk te verlagen.
5. Documentatiebeoordeling
Na analyse van de huidige documenten, is documentbeoordeling een techniek die wordt gebruikt om gegevens te verzamelen. Omdat documenten beheersbaar zijn en het praktische hulpmiddel zijn om nauwkeurige gegevens uit het verleden te verkrijgen, is het een efficiënte en succesvolle methode voor gegevensverzameling.
Documentbeoordeling is een van de nuttige technieken geworden voor het verzamelen van kwantitatieve onderzoeksgegevens, naast het versterken en ondersteunen van het onderzoek door aanvullende onderzoeksgegevens aan te bieden.
Ten behoeve van het verzamelen van aanvullende kwantitatieve onderzoeksgegevens worden drie hoofddocumentcategorieën onderzocht.
- Openbare documenten: de officiële, doorlopende gegevens van een organisatie worden onderzocht voor aanvullend onderzoek als onderdeel van deze documentbeoordeling. Bijvoorbeeld jaarverslagen, beleidsgidsen, studentenevenementen, universitaire game-activiteiten, enz.
- Persoonlijke gegevens: Dit soort documentanalyse onderzoekt privérapporten van het gedrag, gedrag, gezondheid, lichaamsbouw, enz. van mensen, in tegenstelling tot openbare gegevens. Denk aan de grootte en het gewicht van de leerlingen, de reistijd die de leerlingen nodig hebben om naar school te gaan, etc.
- Fysiek bewijs: Fysiek bewijs of records spreken over de successen van een persoon of een organisatie in het verleden in termen van geld en schaalbare groei.
Kwantitatieve voorbeelden
Hier zijn enkele voorbeelden van kwantitatieve gegevens om u te helpen volledig te begrijpen waar dit naar verwijst:
- De nieuwste mobiele applicatie is gedownload door 83 personen.
- Vorig jaar viel mijn tante 18 pond af.
- De kosten van item X zijn $ 1,000.
- Het evenement werd bijgewoond door 500 deelnemers.
- Dit jaar heeft ze tien vakanties.
- In een kwartaal heb ik mijn telefoon zes keer geüpgraded.
- Vorig jaar groeide mijn jong 3 centimeter.
- De toevoeging van een nieuw product zal resulteren in een omzetstijging van 30%.
- 54% van de Amerikanen zei dat ze liever online zouden kopen dan in een winkelcentrum.
- 150 respondenten zeiden dat ze niet denken dat de nieuwe productfunctie een hit zou worden.
voordelen
- Grondig onderzoek uitvoeren: Het is zeer waarschijnlijk dat het onderzoek grondig zal zijn, aangezien kwantitatieve gegevens statistisch kunnen worden onderzocht.
- Minimale vooringenomenheid: er zijn momenten waarop persoonlijke vooringenomenheid bijdraagt aan onderzoek en onnauwkeurige resultaten veroorzaakt. Persoonlijke vooringenomenheid wordt sterk verminderd door het numerieke aspect van kwantitatieve gegevens.
- Resultaten die nauwkeurig zijn: Omdat de resultaten objectief van aard waren, waren ze behoorlijk nauwkeurig.
Nadelen
- Beperkte informatie: aangezien kwantitatieve gegevens niet beschrijvend zijn, is het een uitdaging voor onderzoekers om alleen conclusies te trekken uit de gegevens die ze hebben verzameld.
- Afhankelijk van het vraagtype: Het vraagtype dat wordt gebruikt om kwantitatieve gegevens te verzamelen, is van invloed op de vertekening in de resultaten. Bij het verzamelen van kwantitatieve gegevens is het begrip van de onderzoeker van de doelstellingen en doelstellingen van het onderzoek cruciaal.
Conclusie
Kwantitatieve data gaat over divergent denken, niet over convergent redeneren. Het behandelt het numerieke, logische en objectieve gezichtspunt door de nadruk te leggen op numerieke en constante feiten.
Het enige datatype dat in staat is om analytische conclusies weer te geven in grafieken en diagrammen, kwantitatief data-onderzoek is grondig.
Data-analyse is zeker een cruciale stap die, als deze ontbreekt, niet alleen de objectiviteit en authenticiteit van uw onderzoek in gevaar kan brengen, maar ook de conclusies instabiel kan maken. Goede gegevens helpen u nauwkeurige resultaten te produceren.
Daarom, ongeacht de techniek die u gebruikt om kwantitatieve gegevens te verzamelen, moet u ervoor zorgen dat de informatie van voldoende hoge kwaliteit is om waardevolle en bruikbare inzichten op te leveren.
Laat een reactie achter